Business Intelligence – um artefato informacional

Em maior ou menor grau de criticidade, as organizações ou instituições, independente de serem públicas ou privadas, necessitam de acesso adequado, confiável e em tempo hábil à informação. Em grande parte, o desempenho destas organizações ou instituições está

fortemente atrelado à sua capacidade de organizar e usar as informações geradas e adquiridas. Comumente, essas informações são armazenadas ou geradas por diferentes fontes, internas ou externas à organização, tais como sistemas de informação (software aplicativo), planilhas eletrônicas, textos, páginas da web, bancos de dados, legislações, normas, modelos, mensagens eletrônicas (e-mails) etc. Estes são apenas alguns exemplos de fontes de dados e informações comumente utilizadas em ambientes organizacionais. Além de distintas, muitas vezes são totalmente estanques e incompatíveis, requerendo assim um esforço adicional para a integração e combinação entre si.

A miríade de possibilidades de geração, armazenamento e acesso a dados e informações eleva a dificuldade das organizações para realizar determinadas operações, tais como seleção, reunião e transformação de dados em informação, bem como a análise dos mesmos para, por exemplo, propiciar elementos informacionais substanciais para a tomada de decisões de forma mais acurada e rápida ou para gerar novos conhecimentos.

Por outro lado, além do complexo, mutante e em alguns casos caótico, ambiente informacional com o qual as organizações têm que lidar, há de se considerar os meios e os modos de operação e de relacionamento destas com outras organizações, parceiros, concorrentes, seu próprio público e questões internas, bem como as constantes mudanças às quais precisam rapidamente se adequar ou atender.

Tomando como base as considerações acima, percebe-se que a qualidade e a eficiência das respostas ou ações, frente ao complexo e potencialmente mutante ambiente de atuação das organizações na contemporaneidade, dependem essencialmente do nível de domínio que estas possuem de seus ambientes informacionais. Por sua vez, este praticamente imposto domínio requerido às organizações, coloca-as, inexoravelmente dependentes, cada vez mais, de instrumentos supostamente capazes de apoiarem o alcance de tal domínio. Segundo Olszak et al. (2003),

Atividades como tomadas de decisão, monitoramento da concorrência, realização constante de análise de dados e informações que possam abarcar diferentes visões do negócio, exigem cada vez mais a adoção de instrumentos que venham efetivamente facilitar a aquisição, o processamento e análise de vasta quantidade de informações com que as organizações ou instituições necessitam lidar e que poderá servir como base para descoberta de novos conhecimentos. (OLSZAK, C. M.; ZIEMBA, E., 2003, p.135, tradução nossa)

Outro aspecto que merece atenção é relativo às exigências legais por maior transparência e publicização de informações, obrigando que informações geradas e mantidas

sob a guarda e tutela de entes públicos sejam, salvo algumas exceções, passíveis de serem acessadas pelo cidadão. No Brasil, temos um dispositivo legal - a Lei de Acesso à Informação no 12.257, de 2011 - que normatiza esta exigência.

Neste cenário contemporâneo, cada vez mais encontramos organizações que reconhecem “os dados como um ativo de muito valor, uma vez que estes são usados para gerarem informações” (CHEE et al., 2009, p. 96, tradução nossa) e conhecimento. Em face deste reconhecimento, “as organizações têm direcionado maior atenção à seleção, bem como à criação, organização e utilização da informação”. (PAPADOPOULOS et al., 2011, p. 86, tradução nossa)

Para enfrentarem as exigências e dificuldades já esboçadas, um número cada vez maior de organizações vêm adotando sistemas de Business Intelligence (BI) como um suporte computacional para tomada de decisão. Esta adoção se justifica pelo alto potencial que estes sistemas apresentam para “lidar com grandes quantidades de informação, combinando-as, pelo uso de ferramentas analíticas, de forma a possibilitar a apresentação de complexas informações para suporte à decisão”. (NEGASH, 2004, p. 178, tradução nossa)

Cabe ressaltar que tomadas de decisão ocorrem em todos os níveis de uma organização; não apenas no nível executivo ou estratégico, mas também nos níveis tático e operacional. Desta forma, supõe-se que o BI pode apoiar a tomada de decisão em todos os níveis de gestão independente da sua estruturação. (OLSZAK, C. M.; ZIEMBA, E., 2003, p. 137, tradução nossa)

Como intencionamos nesta pesquisa acompanhar e descrever a trajetória da construção de um específico sistemas ou ambiente de Business Intelligence (BI) sob uma abordagem sociotécnica, considerando que sua construção se realiza sob um determinado regime de informação, os conceitos e definições “puramente técnicos” relacionados a este tipo de construção, serão tratados neste trabalho de forma superficial, uma vez que deixaremos os próprios atores envolvidos em sua construção nos forneçam os seus entendimentos sobre o que é BI.

Sendo o viés técnico/tecnológico do Business Intelligence, aquele que prevalece em estudos e pesquisas sobre o assunto (PAPADOPOULOS, 2011, p. 87, tradução nossa), é possível encontrar inúmeras definições ditas “puramente técnicas” para o termo.

Para Chaudhuri et al. (2011, p. 88, tradução nossa) o termo BI refere-se a “uma coleção de tecnologias de suporte à decisão”. Em Moss et al. (2003, p. 4, tradução nossa) encontramos a primeira definição de Business Intelligence, que, segundo o autor, o termo foi cunhado por Howard Dresner, como,

uma arquitetura e uma coleção de operações integradas, bem como de aplicações de suporte à decisão e banco de dados que fornecem à comunidade organizacional fácil acesso aos dados do negócio, de forma que permita aos usuários de negócios (ou gestores) tomarem melhores decisões de negócios. (MOSS et al.,2003, p. 4, grifo nosso, tradução nossa)

Chee et al. (2009, p. 96) define que o termo BI “abrange uma vasta gama de soluções e de softwares para reunir, consolidar, analisar e fornecer acesso à informação”.

Os dados sobre os quais as tarefas de BI são executadas, por serem, em sua grande maioria, provenientes de diversas fontes (por exemplo, de vários sistemas de informação transacionais15 internos à organização, assim como de organizações externas, de planilhas eletrônicas, entre outras fontes de dados), comumente possuem níveis de qualidade variáveis, representações, códigos e formatos distintos que precisam ser conciliados para posterior acesso, combinação e análise pelos usuários.

As tecnologias denominadas ferramentas ETL (Extract – Transform – Load) são imprescindíveis para o BI, uma vez que os sistemas de BI operam sobre dados já transformados. A transformação dos dados implica na realização de tarefas de integração, limpeza e padronização destes.

Após serem extraídos e transformados, os dados são “carregados”, ou seja, armazenados, a princípio, em um repositório chamado de data warehouse (DW). Este repositório pode reunir todos os bancos de dados da organização como também os data marts (DM). Cabe ressaltar que estes dados, no momento de sua carga, já não são mais, digamos, “dados brutos”, tais como o consideramos, enquanto armazenados em banco de dados dos sistemas de informações transacionais, planilhas, etc., uma vez, que já passaram por um processo de transformação, estando imbuídos de certa semântica, uma vez que serão agregados ou “concentrados por assunto (temática) ou departamento específico, por exemplo, marketing”. (TURBAN et. al., 2009, p.58)

Em um sistema de BI, o data warehouse e/ou o(s) data mart(s) são complementados por um conjunto de ferramentas. Temos as ferramentas OLAP (Processamento Analítico Online) que “dão suporte a análises flexíveis dos dados armazenados como cubos16 OLAP” __________________

15 _{Sistema de informação transacional – Sistema de informação desenvolvido para apoio às funções operacionais} da organização, ou seja, àquelas realizadas no dia-a-dia.

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Cubo- é uma estrutura de armazenamento que permite realizar diferentes possibilidades de combinações e visualizar uma determinada informação sobre diferentes perspectivas.

(GANGADHARAN, 2004, p. 140, tradução nossa). Tais ferramentas disponibilizam algumas operações de navegação sob os cubos OLAP permitindo visualizações de dados quantitativos sob várias perspectivas, ou seja, visualizações multidimensionais dos mesmos. Esta flexibilidade é um dos principais benefícios dos sistemas de BI, pois ampliam as condições de análise dos dados, o que, de outra forma, seria muito difícil, senão inviável.

A principal característica dos sistemas de BI é a possibilidade de realização de análises preditivas, potencializando e sustentando a execução de ações proativas. As ferramentas que dão suporte à criação de modelos preditivos são denominadas ferramentas de data mining (mineração de dados). Tais ferramentas atuam sobre o DW e os DM permitindo uma análise em profundidade de dados que vai além daquelas oferecidas pelas ferramentas OLAP ou relatórios, fornecendo assim a capacidade de construção de modelos prescritivos (CHAUDHURI, 2011, p. 90, tradução nossa) pela identificação de novas e significativas correlações, padrões e tendências através de tecnologias de reconhecimentos de padrões e métodos estatísticos avançados. (TURBAN et al., 2009, p. 31)

Considerando a coleção mínima de ferramentas que compõem um sistema de BI, temos aquelas que permitem a criação e utilização de diferentes relatórios sintéticos e requisições ad hoc (sob demanda), como também a camada de apresentação que inclui interfaces gráficas e multimídias visando à apresentação dos resultados das análises, de forma acessível e confortável para o usuário (OLSZAK, C. M.; ZIEMBA, E., 2003, p.139).

Os sistemas de BI, na literatura científica, em geral, são analisados por diferentes perspectivas. A perspectiva organizacional associa este tipo de sistema a uma solução estratégica, permitindo que dados sejam transformados em informação e conhecimento. Nesta perspectiva, os sistemas de BI propiciam a criação de um ambiente potencialmente favorável a tomadas de decisão efetivas, bem como o desenvolvimento do pensamento e da ação estratégicos. (OLSZAK, C. M.; ZIEMBA, E., 2003, p. 137, tradução nossa)

Uma segunda perspectiva é aquela que enfatiza os aspectos técnicos dos sistemas de BI, sendo estes entendidos como um conjunto integrado de ferramentas, tecnologias e softwares utilizados para coletar dados heterogêneos provenientes de fontes dispersas de dados (OLSZAK, C. M.; ZIEMBA, E., 2003, p. 138), a fim de integrá-los de forma que possam ser combinados, analisados e apresentados de variadas formas a diferentes stakeholders de acordo com seus interesses e necessidades.

Moss (2003) apresenta a noção de infraestrutura corporativa como sendo composta de dois principais componentes, a infraestrutura técnica - que engloba hardware, software, middleware17 e sistemas de gerenciamento de banco de dados - e a infraestrutura não técnica, como padrões, metadados, regras de negócio e políticas. Com esta noção, Moss (2003) introduz uma terceira perspectiva de análise para os sistemas de BI, abordando não só os aspectos “técnicos” como também os “não técnicos” sem abandonar, no entanto, a dicotomia entre o técnico e o social.

A perspectiva sociotécnica pretendida nesta dissertação, busca analisar os sistemas de BI – artefatos de tecnologia da informação (TI) - como “efeitos de redes de materiais heterogêneos, em que o técnico e o social estão imbricados, incorporados em algum tempo, lugar, discurso e comunidade” (ORLIKOWSKI et al., 2001, p. 131, tradução nossa), como também, considera que, independentemente da natureza dos materiais dessas redes, estas e seus efeitos não devem ser ignorados, resumidos ou assumidos à distância ou a priori.

Em Papadopoulos (2011, p.88), referindo-se especificamente ao sistema de BI, encontramos mais um aliado para a nossa perspectiva sociotécnica, uma vez que, ao considerar que a construção de sistema de BI “não é apenas tecnologicamente determinado, nem uma construção formada por grupos sociais e atores humanos, mas que sua trajetória é determinada por atores humanos e tecnológicos – não-humanos”. Acrescentamos à consideração de Papadopoulos (2011) a possibilidade de associações de outras entidades ou atores não- humanos, além da tecnologia, uma vez que, entendemos os artefatos tecnológicos como sendo não naturais, não neutros, não universais ou dados de antemão, já que, os artefatos tecnológicos, e, em especial os sistemas de BI, são designados, construídos e usados por pessoas, sendo moldados por interesses, valores e premissas de toda ordem, tais como “social”, “material”, “político”, “econômico”, entre outros imprevisíveis elementos.

Afastando-nos das abordagens que insistem em conceber os artefatos de TI, em especial os sistemas de BI, através de um único feixe de luz (abordagem disciplinar), pretendemos lançar sobre este objeto vários feixes de luz (abordagem interdisciplinar), na tentativa de contribuir para o fortalecimento de um entendimento mais amplo, não os reduzindo a meros artefatos de engenharia da computação, para os quais se espera que

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17 _{Middleware – termo utilizado para caracterizar uma camada de software que possibilita a comunicação entre}

aplicações distribuídas, tendo por objetivo diminuir a complexidade e heterogeneidade dos diversos sistemas existentes, provendo serviços que realizam a comunicação entre esta categoria de aplicações de forma transparente às mesmas. (ASSIS et. al., 2004, p. 51)

executem ou realizem aquilo que seus projetistas ou engenheiros definiram, a princípio, pelo consenso entre os principais envolvidos e interessados. Este afastamento não implica na desvalorização das outras abordagens, uma vez que consideramos que muitas outras perspectivas de estudo sobre sistemas de Business Intelligence oferecem distintas e importantes contribuições sobre o tema.

3.2 Estudar Business Intelligence sob uma abordagem sociotécnica interessa à Ciência